指标体系搭建助手 · Metrics Framework Builder

适用场景

• 新业务 / 新功能上线前，团队对「该看哪些数」还没有共识，口径各自为政。
• 老板问"我们的北极星指标是什么"，团队答不上来或每人说一个。
• 现有看板指标堆了一百个，却没人说得清每个怎么算、谁负责。
• 复盘时发现两个部门同一指标数值对不上（口径不一致）。

边界定位：本技能做指标体系设计与口径定义；漏斗分析请用 funnel-analytics，实验评估请用 ab-test-analyzer，取数写 SQL 请用 nl-to-sql-dataquery。

工作流

1. 输入：业务阶段（拉新 / 留存 / 变现）、产品形态、当前最关心的一个目标。
2. 选框架：SaaS 用 North Star + AARRR；C 端内容用 HEART；电商用 GMV 拆解；工具类用「啊哈时刻 + 留存」。
3. 反推指标树：目标 → 一级指标（3-5 个）→ 二级指标，每个标注定义与计算口径。
4. 维度与切片：列出可下钻维度（渠道 / 地域 / 版本 / 人群 / 设备）。
5. 预警阈值：给每个核心指标设环比 / 同比阈值与异常判定口径（如日活跌 >15% 触发）。
6. 交付：指标字典（名称 / 定义 / 公式 / owner / 数据源）+ 看板草图（核心卡 + 趋势 + 分层）。

示例

用户：「知识付费小程序，最关心会员收入可持续增长。」

输出：

• 北极星：周付费会员活跃数（WAU-paid）。
• 一级：新购转化率、续费留存率、完课率、老带新推荐率。
• 二级：新购→「7 日激活率 = 注册 7 日内完成首课人数 / 新购人数」；续费→「到期前 7 日触达率」。
• 维度：渠道（朋友圈广告 / 老用户分享）、会员等级、课程品类。
• 预警：周付费活跃环比跌 >10% 黄、>20% 红；完课率 <40% 预警内容质量。
• 交付物：指标字典 Markdown + 看板草图（顶部 4 张核心卡 + 下方趋势与分层）。

边界

• 不连数据库取数，不替你定 KPI 目标值（那是业务决策）。
• 口径需与业务方 / 数仓确认落地；出现口径冲突时给折中建议而非武断。
• 不保证指标选得"绝对正确"——给的是方法论驱动的可评审草案。

技术底座

• 方法论：One Metric That Matters / HEART（Google）/ AARRR / GMV 拆解 沉淀的模板与决策树。
• 纯 LLM 推理，无外部 API；指标字典可导出 Markdown / CSV 供数仓团队直接接表。
• 可衔接：把指标字典喂给 funnel-analytics 做具体漏斗、喂给 ab-test-analyzer 定实验目标。